基于因果化评论的可解释推荐方法
创始人
2024-02-17 23:50:43
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ChineseCSCW2022（太原）会议，汇报来自复旦大学张光平同学，本篇文章为会议记录，如有侵权，请联系我删除‼️
目录
1.引言
2.背景
3.模型结构
4.方法论
5.预测和训练
6.实验
1.引言
2.背景
共线关系：无逻辑关系、同时出现、神经网络、预测意义；
雪狼和哈士奇；
啤酒和尿布；
3.模型结构
上述事例可以引出因果关系的重要性：
4.方法论
首先识别出三种结果，然后进行d分割：
举例：
挖掘：
由上图可得各级别生成器和各关系预测器；
词级别生成器Word-level Rationale Generator：词出现的概率，二进制化，筛选出最重要的单词；
评论级别生成器Review-level Rationale Generator：
因果关系预测器Rationale Predictor：
共线关系预测器Correlation Predictor：
文本形式的单词向量化处理；
5.预测和训练
模型优化，预测结果的均分误差作为损失函数；
如果一组特征作为rationale ，其他特征便无法对结果产生影响；
正则化项限制特征选择；
通过循环训练实现对抗学习。
6.实验
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